Contenidos

Introducción a la Computación Evolutiva. Algoritmos Evolutivos. Algoritmos Genéticos. Estrategias Evolutivas. Programación Evolutiva. Programación Genética. Hibridación de Algoritmos Evolutivos con Otras Técnicas: Algoritmos Meméticos. Evaluación Experimental de Algoritmos Evolutivos.

Organización de los Contenidos - Programa Analítico

Unidad 1: Introducción 
Concepto de computación evolutiva. Reseña histórica de la computación evolutiva. Inspiración de la Biología: Teoría de la Evolución de Darwin y Genética. Motivaciones para el estudio y la utilización de computación evolutiva. Ejemplos de la aplicación de computación evolutiva. 

Unidad 2: Algoritmos Evolutivos 
Concepto de algoritmo evolutivo. Esquema general de un algoritmo evolutivo. Componentes principales de un algoritmo evolutivo. Comportamiento de un algoritmo evolutivo. Ejemplos de la aplicación de algoritmos evolutivos. Posicionamiento de los algoritmos evolutivos en el contexto de técnicas de optimización global. 

Unidad 3: Algoritmos Genéticos 
Introducción. Reseña histórica. Representación de soluciones. Operadores de recombinación. Operadores de mutación. Métodos de selección de padres. Métodos de selección de sobrevivientes. Ejemplos de la aplicación de algoritmos genéticos.

Unidad 4: Estrategias Evolutivas 
Introducción. Reseña histórica. Representación de soluciones. Operadores de mutación. Operadores de Recombinación. Métodos de selección de padres. Métodos de selección de sobrevivientes. Ejemplos de la aplicación de estrategias evolutivas. 

Unidad 5: Programación Evolutiva 
Introducción. Reseña histórica. Representación de soluciones. Operadores de mutación. Recombinación. Selección de padres. Métodos de selección de sobrevivientes. Ejemplos de la aplicación de programación evolutiva.

Unidad 6: Programación Genética 
Introducción. Reseña histórica. Representación de soluciones. Operadores de mutación. Operadores de recombinación. Métodos de selección de padres. Métodos de selección de sobrevivientes. Inicialización de la población. Efecto bloat en programación genética. Ejemplos de la aplicación de programación genética.

Unidad 7: Hibridación de Algoritmos Evolutivos con Otras Técnicas: Algoritmos Meméticos 
Introducción. Motivaciones para la hibridación de algoritmos evolutivos. Concepto de algoritmo memético. Estructura general de un algoritmo memético. Alternativas para la hibridación de algoritmos evolutivos. Concepto de algoritmo de búsqueda local. Estructura general de un algoritmo de búsqueda local. Guías para el diseño de algoritmos meméticos. Ejemplos de la aplicación de algoritmos meméticos.

Unidad 8: Evaluación Experimental de Algoritmos Evolutivos 
Introducción. Desempeño de un algoritmo evolutivo: Aspectos a ser evaluados. Métricas para la evaluación de algoritmos evolutivos. Instancias para la evaluación de algoritmos evolutivos. Ejemplos de evaluación experimental de algoritmos evolutivos.